[发明专利]自适应八叉树分割算法

摘要

本发明属于分割算法技术领域，尤其为自适应八叉树分割算法。该自适应八叉树分割算法，基于传统的八叉树算法均匀分割立方体空间的逻辑结构，对空间上分布不均匀的数据，如复杂体模型进行分割，会产生过多的碎片，影响模型的加载和渲染。本专利通过提出自适应八叉树算法通过分割中心的选择和节点数量的变化，能够减少分割产生的碎片，使得树结构更加平衡，提升渲染效率，且本专利通过对基于数据分布密度选择分割中心，基于数据在不同方向上分布的离散度决定子节点数量，对每一个节点计算最小包围盒等算法中的关键步骤进行保护。

主权项

1.自适应八叉树分割算法，其特征是：自适应八叉树分割算法与规则八叉树分割算法最终要的区别在于分割中心的选择和节点数量的变化。/n一、具体分割方法算法描述如下；/n第一步：计算需要分割的模型的最小包围盒，生成节点。/n第二步：判断是否满足被分割的条件，如当前模型内容的包含的三角面数是否大于一定的阈值M，或者生成的树是不是已达到最深等。如果满足分割条件则继续执行接下来的步骤，否则将当前模型数据以obj格式输出。/n第三步：根据数据的分布密度计算分割中心，使得数据在被分割后能够更均匀的分布到子节点当中，减少碎片的出现。/n第四步：分别计算数据在X、Y、Z方向的离散度，即方差DX、DY、DZ，根据三个方差之间的大小关系来决定分割次数。若DX是DY或DZ的一定倍数时，则在x轴方向将模型分成两块，其他方向依次类推；若三个方差值的大小接近，则分成八块。分割完成后返回第一步生成树节点。/n其中：八叉树作为一种用于描述三维空间的树状数据结构，是分割相对统一的栅格数据的良好方式，但当数据分布相对稀疏，模型构成比较复杂时，八叉树分割会存在一定的不足，出现树结构不平衡，分割结果碎片化等问题。基于体模型存在的特点和规则八叉树分割此类模型的不足，本专利提出的自适应八叉树分割算法，能够减少分割产生的碎片，使得树结构更加平衡，提升渲染效率。/n二、上述步骤依据数据分布密度选取分割中心，并对每一子空间重新求得最小包围盒，从而避免了由于数据在空间上分布的不均匀造成分割的不均匀和树深度的增加，进而减少内存使用空间，加快分割速度，提升分割效率。/n